배경(필요성) 여러 개의 사이트를 운영하는 대기업/인터넷 관련 기업이, 각각의 회원을 통합 관리할 필요성에 따라 개발 - [2] 1997년도, IBM이 최초 (국내) 2000년도, 코리아닷컴이 최초 통계적 배경 - [4] 기업에서 사용하는 클라우드 서비스가 평균 1427개 이상, 직원들은 일평균 36개의 서비스를 이용 글로벌 지식 근로자의 79%가 원격근무 근로자 (지속 성장세) 비즈니스 네트워크의 유형이 다양화 추세 (직원, 파트너, 협력 업체, 공급망, 방문자, 배포채널 등) 비즈니스 네트워크 구성원이 사용하는 디바이스의 다양화 추세 (모바일, 커넥티드 스마트 디바이스, BYOD (Bring Your Own Device) 등) 종합적으로, 더 많은 서비스가 등장하고, 더 많은 근로자가 온라인으로 활동..

Git issue 열심히 작업하면서 commit을 쌓는데, 중간에 같은 branch로 commit이 5개 정도 들어왔다. 근데 conflict commit이라서, 당시 생각으로는 아직 commit 안 했으니까 commit을 reset하고, pull 받고, commit하자! 라고 정리했었다. 근데 commit을 reset하기 전에, 혹시나 싶어서 pull을 받아봤더니 ! ! ! conflict commit이 있어서, pull이 되지 않는다. 그래도 내용이 궁금해서, git stash를 써서 현재 상태를 잠시 저장하고, pull을 받아 봤다. (사건의 시작1) 잘 받아졌고, git stash apply를 하자, 문제가 발생했다. (사건의 시작2) pull commit에서는 지운 디렉토리를 내가 사용하고 있고..

Cross Entropy Loss Information Theory : it is mainly used in coding theory such as Huffman coding Surprise = unexpectedness = disorder = less probability Information = level of surprise if event X has high probability = P(X), then P(X) = "No Surprise". else if event X has low probability = P(X), then P(X) = "Surprise.". if rain_summer has high probability = P(rain_summer), else if snow_summer ha..

Hinge Loss loss = max{0, 1 - (Label * Prediction)} Support Vector Machine에서 주로 사용됨 학습 데이터 각각의 범주를 구분하면서, 데이터와 가장 거리가 먼 Decision Boundary를 찾기 위한 손실 함수 = 데이터와 경계 사이의 margin이 최대화

Loss Functions 가장 자주 사용되는 손실함수 / 목적 Mean Square Error / Regression : Label과 Prediction의 차이를 제곱한 것을 모두 더해 총량으로 나누는 기법 Mean Absolute Error / Regression : Label과 Prediction의 차이에 절대값을 취한 것을 모두 더해 총량으로 나누는 기법 Cross Entropy Error / Classification : negative log loss, 아래에서 자세히 다뤄볼 예정 잘 안 쓰이는 손실함수 Hinge Loss : 주로 binary classification 문제에서 사용된다 (Linear Classifier) Huber Loss

설치순서 1. 그래픽카드 최신 드라이버 깔기 (nvidia 홈페이지) 2. visual studio 2019 (community version) 3. CUDA 11.1 (_456.43 _ win10) 설치 4. cuDNN-v8.0.5 (windows x64) >> 압축해제 후 CUDA 설치 디렉토리에 맞춰 파일 복사 ** CUDA 설치 디렉토리(기본) : Program Files / NVIDIA GPU Computing Toolkit / CUDA A. tensorflow 테스트 from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) 다음 코드 실행해보니 대략... 1. GPU는 확인됨 2. 근데 라이브러리..

intel(R) Core(TM) i7-10700K CPU @ 3.80GHz Precision 3640 Tower Dual 32GB (total 64GB) DDR4 UDIMM non-ECC memory 1TB PCle NVMe Class 40 M.2 SSD (Micron 2300 NVMe 1024GB) 4TB 5400rpm SATA 3.5" HDD (Seagate ST4000DM004-2CV104) Nvidia Quadro RTX 4000, 8GM, 3DP, VirtualLink

- reference : www.debugcn.com/ko/article/49620105.html